Exploring the perspectives of outpatient rehabilitation clinicians on the challenges with monitoring patient health, function and activity in the community
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Rehabilitation clinicians need information about patient activities in the home/community to inform care. Despite active efforts to develop technologies that can meet this need, clinicians' perspectives regarding how information is collected and used in outpatient rehabilitation have not been comprehensively described. Therefore, we aimed to describe: (1) what data pertaining to a patient's health, function and activity in their home/community are currently collected in outpatient rehabilitation, (2) how these data can impact clinical decisions, and (3) what challenges clinicians encounter when they manage the care of outpatients based on this information. MATERIALS AND METHODS: Eight clinicians working in outpatient rehabilitation programs completed qualitative interviews that were analyzed using an inductive thematic analysis. RESULTS: Four themes were identified: "Nature of data about a patient's health, function and activity in the home/community and how it is collected by clinicians," "Value of data from the home/community," "Perceived drawbacks of current data collection methods," and "Improving data collection to understand patient trajectory." CONCLUSIONS: Clinicians described the importance of understanding patient activities in the home/community, but perspectives varied regarding the suitability of current methods. These perceptions may inform the design of solutions to bridge the gap between the clinic and the community in outpatient rehabilitation.Implications for rehabilitationClinical decision-making in outpatient rehabilitation is guided by verbal and written reports about a patient's health and function in the community and adherence to treatment plans.Differing perceptions on the suitability of current data collection methods indicate that the development of new solutions, such as rehabilitation technologies, needs to carefully consider clinician workflows and what data are perceived as meaningful.Potentially impactful directions for new solutions include providing well validated data on adherence, movement quality, or longitudinal progression, presented in formats that match clinical decision criteria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».